提到大数据，就不得不说大数据分析。说到大数据分析，第一步需要确定数据分析的方向和将要解决的问题，然后才会确定所需数据和大概的分析范围。大数据驱动的分析主要的挑战不是技术手段问题，而是分析方向和组织领导的问题，要确定方向，提出问题，并解决问题，都需要对大数据有很深入的了解。当然，大数据分析最核心的，是关于数据的来源。在信息获取量和数据量非常大的今天，如何获取到自己想要的数据，如何获取到真实的数据，如何高效利用所拥有的数据都是我们需要不断探讨的问题。
大数据分析 概念
大数据分析，顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
大数据分析首先要将杂乱排列的大数据进行处理，转换成简洁，高效，能让数据使用者一眼看懂的数据。所以就要将数据进行“抽取—转换—加载”(the extract-transform-load，etl)，这就是所谓的数据处理三部曲。该环节需要将来源不同、类型不同的数据如关系数据、平面数据文件等抽取出来，然后进行清洁、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。看似大数据处理三部曲对于我们来说带来了很大的好处，但是却因为数据处理本身的局限性给我们造成一定困扰。比如，大数据产生的相关关系可能是虚假的，在完全随机的数据中显示了某些规律，因为数据的量非常大，可能产生向各个方向辐射的各种联系，有可能会得到与事实完全相反的结论。但是只要数据足够大，数据挖掘总能发现一些相关关系，可以帮助我们发现趋势和异常情况。
数据来源
大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：
1、交易数据。包括pos机数据、信用卡刷卡数据、电子商务数据、互联网点击数据、“企业资源规划”(erp)系统数据、销售系统数据、客户关系管理(crm)系统数据、公司的生产数据、库存数据、订单数据、供应链数据等。
2、移动通讯数据。能够上网的智能手机等移动设备越来越普遍。移动通信设备记录的数据量和数据的立体完整度，常常优于各家互联网公司掌握的数据。移动设备上的软件能够追踪和沟通无数事件，从运用软件储存的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)等。
3、机器和传感器数据。来自感应器、量表和其他设施的数据、定位/gps系统数据等。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)等。
4、互联网上的“开放数据”来源，如政府机构,非营利组织和企业免费提供的数据。
5、人为数据即通过人类行为产生的数据。人为数据包括电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过微信、博客、推特、维基、脸书等社交媒体产生的数据流。这些数据大多数为非结构性数据，需要用文本分析功能进行分析。
总之，知道了大数据分析方法及数据来源，可以让我们更好的利用大数据为我们创造价值。
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